基于瞬时无功功率理论的串联型故障电弧检测方法

针对三相用电系统中的串联型故障电弧,利用三相负载发生单相故障电弧时三相电流会出现不对称和高次谐波含量增加的特性,提出一种基于瞬时无功功率理论的串联型故障电弧快速检测方法。给出了瞬时无功功率理论提取三相电流各次谐波的计算过程,并提取了负载电流相邻两工频周期的基波和各次谐波正负序分量的幅值变化倍数作为特征属性,利用决策树构建了故障电弧判别规则,给出了判别逻辑图。经过验证,该方法能够快速、准确地检测出三相用电系统中的单相串联型故障电弧。     

基于小波重构信号奇异点的航空故障电弧检测

通过航空交流串联故障电弧的模拟试验,对多种线性和非线性负载,在不同电流情况下的电弧电流数据进行系统采集。利用小波变换提取特征参量,并用K均值聚类算法实现智能化辨别故障电弧。试验结果证明这是一种可靠的串联电弧故障检测方法,可以检测在不同负载类型以及电流值不同的电路运行状态下,是否有电弧产生;而且区分效果好、运算量较小、易于嵌入式系统实现,为电弧检测在航空电气系统上的研究和设计提供了一种切实可行的新思路。     

基于电弧电磁辐射的故障电弧识别

随着用电系统中非线性负载的增多,根据故障电弧的电压电流特征进行故障电弧识别容易发生故障电弧的误判别。针对该问题,本文自主搭建了故障电弧模拟试验平台,并在不同负载下进行了串联故障电弧的模拟试验。在试验分析的基础上,提出了一种基于电弧电磁辐射信号的故障电弧识别方法,通过故障电弧时域信号的模极大值提取,得到故障电弧的电磁辐射信号特征值,并根据该特征值进行故障电弧的识别。试验结果表明,在计及距离衰减、屏蔽、非线性负载干扰以及传感器测量方位等影响因素的条件下,该方法能够实现故障电弧的有效识别,提高了故障电弧的识别准确率。     

基于相关系数和偏态指标的航空串联电弧故障检测

针对航空串联电弧故障的检测与识别问题,提出一种基于相关系数和偏态指标的航空电弧故障检测方法。通过提取不同负载电流信号的相关系数和偏态指标,构建二维特征量,分析对比了隐含层节点数对极限学习机性能的影响,引入灰狼优化的极限学习机进行分类识别。对阻性、阻感性、阻容性和非线性负载的大量实验结果表明,所提方法能够有效提取不同负载电弧故障特征,串联电弧故障诊断率高达98%,可为开发新型的航空电弧故障断路器提供可靠参考。     

基于周波分析法的串联型故障电弧诊断技术

为了研究串联型故障电弧的特性,快速检测出电力线路中发生的电弧故障,及时切断故障线路,笔者提出一种利用周波分析法速检测故障电弧的诊断方法。根据电力线路发生串联故障电弧时,线路电流的周波有不规则特点,通过该方法计算相邻电流周波间的差异值并提取畸变信号,从而判断电力线路中是否存在故障电弧。本文对不同类型典型负载进行故障模拟实验,对故障电弧实验数据进行收集分析,验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于自回归参数模型的低压系统串联电弧故障识别

利用电弧发生装置对若干典型的低压单相用电设备在串联故障电弧回路中的工作电流特征进行模拟实验研究,提出了基于自回归参数模型的低压系统串联电弧故障识别方法。采用三阶Burg自回归(autoregressive,AR)模型对采集的电流信号建模,提取其AR模型参数,然后采用基于距离测度的欧氏距离平方d 2实现对低压单相负载在正常回路和串联电弧故障回路电流信号的特征识别和故障辨识。该方法不仅适用于线性负载回路,而且适用于非线性负载回路的串联电弧故障识别。自回归参数模型法有效解决了低压系统串联电弧故障回路与非线性负载回路的电流信号识别问题,论文也同时提出了使用该方法时的参考矢量建议值。     

串联电弧故障信号的时频特征分析

针对串联电弧故障,依据美国UL 1699标准搭建了串联电弧试验平台。在此基础上,结合不同负载,对串联电弧的电流信号进行时域和频域特征分析。提出了一种基于短时傅里叶变换的串联电弧分析方法,得到电弧电流信号奇次、偶次谐波时的—频二维图像。试验结果表明,该方法能有效提取串联电弧故障电流的时频特征,实现故障的实时检测。     

基于电弧电流高频分量的串联交流电弧故障检测方法

通过分析典型负载下电弧电流高频分量在时域与频域表现出的不同特征,提出一种串联交流电弧故障检测方法。该方法利用电弧电流变化率与其有效值的比值以及6~12k Hz频段电流幅值这2个特征参量进行串联交流电弧故障识别;并利用负载启动电流持续时间远远小于电弧电流持续时间的特点,设定电弧故障检测时间阈值,降低负载启动过程对串联交流电弧故障检测的影响。试验结果表明,所提方法能够实现串联交流电弧故障的快速检测,对硬件要求相对较低,简便易行。     

基于AlexNet深度学习网络的串联故障电弧检测方法

在家用交流供配电系统中,接触松动等原因可能会导致故障电弧的发生,威胁用电系统的安全。线路发生串联故障电弧时的电流基本与正常运行时的电流大小一致,具有很强的隐蔽性。对此,首次提出用深度学习检测电流信号的方法来检测串联故障电弧,该方法只需将电流信号输入深度学习网络,由网络自主挖掘隐含在电流信号数据背后的特征,实现对串联故障电弧的识别。搭建实验平台,并用开关模拟发生正常电弧,分别采集电阻性负载、电感性负载和阻感性负载正常运行和发生串联故障电弧时的电流数据共7 200组。构建AlexNet卷积神经网络并做相应改进,用采集到的数据训练网络并测试,结果显示辨识平均准确率在85%以上,表明该方法能够较好的实现对串联故障电弧的检测。     

应用短时傅里叶变换识别串联电弧故障特征的研究

介绍了电弧故障保护电器在电气火灾防护中的作用以及电弧故障检测现状。通过短时傅里叶变换,分析了多种负载串联电弧故障特征频段,提出了一种串联电弧故障识别的方法。串联电弧故障波形分析表明,短时傅里叶变换为串联电弧故障特征的提取提供了可靠依据,在此基础上采用的统计分析可准确识别串联电弧故障,并有效区分负载起动冲击电流的干扰。     

基于小波能谱熵的串联型故障电弧检测方法

低压线路中的串联故障电弧检测多以提取电流信号的故障特征为主,实际中,电流故障特征难以与非线性负载的负荷电流特征进行区分。相比之下,通过识别负载端故障电压特征更易建立统一故障判据。本文通过建立电弧分段仿真模型分析了电弧电阻对负载端电压故障特征的影响,从选择最优小波分解层数与小波基函数出发,提出了一种利用小波能谱熵的电弧故障检测方法,该方法利用故障电弧电压对负载端电压造成的畸变进行故障检测,利用小波能谱熵克服了故障特征频带难以确定的问题。实测及对比实验表明,该方法可有效识别各类负载线路的串联电弧故障,其检测准确率达98%以上。     

基于Levene检验的航空交流串联电弧故障检测

航空电弧故障直接影响着航空飞行的安全,这一问题越来越受到重视,其中,交流串联电弧故障更隐蔽,造成的危害更大.该文基于航空115V/400Hz交流系统开展串联电弧故障模拟实验,并对检测方法进行了研究,鉴于目前统计学方法的局限性,提出用Levene检验对实验电流信号进行分析并提取特征量.Levene检验是分析两组及以上数据的方差齐性,从而找到正常和电弧故障情况的明显差异,与常见统计学方法峭度、偏态指标和相关系数利用粒子群算法优化的支持向量机进行识别准确率测试.结果表明,该方法的效率高于其他三种,并采用测试负载验证了其有效性.由此,在识别航空串联电弧故障时,Levene检验方法有较好的实时性和适用性,易于设定阈值,具有重要的工程应用价值.     

低压串联电弧故障通用诊断方法的研究

低压串联电弧故障是引发电气火灾的重要原因之一。利用MATLAB软件,建立基于CASSIE模型的低压串联电弧故障仿真电路,对单一和混合负载下的串联电弧故障电流波形进行小波变换的可视化分析,结合实测电弧故障电流研究了不同负载下电弧故障的共同特征,提出了基于小波分解细节分量阈值的通用诊断方法并利用LabVIEW软件编制了诊断程序,在线路供电端实现了对各类串联电弧故障的识别,为电弧故障通用诊断的实现和应用提供了理论依据和实验方法。     

矿用电连接器串联型故障电弧诊断方法研究

为提高煤矿井下供电系统的可靠性,在不同电压、电流、功率因数、环境相对湿度条件下,开展了因机械振动引发的串联型故障电弧模拟实验。分析了不同实验参数对故障电弧的影响;提取串联型故障电弧相邻五周期电流信号中的过零点数、归一化后的方差、协方差构成特征向量;建立了基于随机森林分类算法的串联型故障电弧诊断模型,以正常运行及故障电弧电流信号的特征向量构成训练样本和测试样本作为随机森林模型的输入,对样本进行分类,进而诊断是否发生串联型故障电弧。结果表明,该方法能够有效地实现矿用电连接器串联型故障电弧的诊断。     

串联故障电弧检测方法的研究

提出了一种基于小波包能量熵的故障电弧检测方法,该方首先计算电流信号的小波包能量熵对故障电弧电流信号的能量分布进行定量描述,然后,提取故障电弧电流与正常工作电流的能量熵比值,并将其作为故障发生的判据。结果表明,该方法能有效提取串联故障电弧电流的时频特征,为串联故障电弧的诊断和检测提供了一种新途径。     

基于小波能量矩的航空交流串联电弧故障识别算法研究

针对现有串联电弧故障识别方法会受到线路中串联的非线性负载、电感性负载影响导致工作状态误判的问题,提出了一种基于小波能量矩的串联电弧故障特征提取方法。对串联电弧故障发生试验采集到的电流数据进行多分辨率小波分解,将分解得到的小波能量矩作为回路电流信号的特征量,找出工作状态区分明显的特征向量。利用参数寻优后的K最近邻算法进行特征分类,进而识别出线路中发生的电弧故障。分类验证结果显示,该方法提取的回路电流特征明显,分类算法简单,对电弧故障的识别率较高。     

数学形态学在串联型故障电弧诊断中的应用

故障电弧是导致设备或线路电气火灾故障的原因之一。为了实现对配电系统中串联型故障电弧的快速诊断,文中提出了一种基于数学形态学的串联型故障电弧诊断方法。该方法利用数学形态学的开闭运算,有效地滤除电流信号中的噪声干扰,并通过多分辨率形态梯度(MMG)运算提取串联型故障电弧发生前后电流波形的突变特征,进而获取正常工作情况下和故障电弧发生时线路电流波形的形态梯度值。通过比较故障发生前后线路电流波形形态梯度值的大小,可以准确地判断出线路是否发生了电弧故障。该串联故障电弧诊断方法具有逻辑运算简单,计算量小且易于实现的特点。     

基于Cassie模型和L3/4范数的串联电弧故障检测方法EI北大核心CSCD

在民用交流电系统中,发生串联电弧故障时,电流一般较小达不到断路器阈值,而且在某些情况下,正常工作状态电流与电弧故障电流波形非常相似,难以检测,易导致电气火灾的发生。利用Cassie模型对串联电弧故障进行模拟,分别得到线性负载和非线性负载条件下时域电流波形,并利用傅立叶变换得到电流幅值频谱。对比可知,电弧故障状态下线性负载电流波形和正常工作状态下非线性负载电流波形均会出现零休;电弧故障状态下无论是线性负载还是非线性负载电流幅值频谱均会出现谐波且与正常工作状态电流幅值频谱具有不同的特点。利用基于L3/4范数正则化的稀疏表示算法实现电弧故障检测,通过仿真说明该方法具有较好的稀疏性和准确性。     

采用波形比较法的串联故障电弧快速诊断技术

提出了一种采用电流波形比较法的串联故障电弧快速诊断技术.根据设备或线路发生串联故障电弧时线路电流波形发生畸变的特征,通过计算相邻两电流波形之间的差异值,有效提取出故障电弧电流波形的畸变量信号,诊断出线路中可能出现的故障电弧.试验结果表明,该方法算法简单可靠、易于实现,具有对故障电弧快速识别的能力,能够有效地实现对串联故障电弧的快速诊断.     

基于聚类分析和电磁辐射信号的电弧故障识别

当前非线性负载日益增多,基于故障电弧电流特征的故障检测存在信息源单一的不足,容易出现故障误判别。针对该问题,提出了一种基于聚类分析和电弧电磁辐射信号的故障电弧识别方法。该方法在分析电弧电磁辐射理论的基础上,分析不同负载条件下的电弧电磁辐射信号,首先对信号进行低通滤波降噪,提取降噪后故障电弧时域信号的模极大值作为特征值,最后利用模糊c-均值聚类方法进行电弧故障识别。试验结果表明该方法能够有效提高故障电弧的识别准确率。